Prometheus 是一个开源监控系统，专为收集和存储时间序列数据而设计，并提供了强大的查询语言和告警功能。以下是一些 Prometheus 的关键设计特点：

1. 时间序列数据模型：
   • Prometheus 存储的所有数据都是时间序列数据，即带有时间戳的数据流，由指标名称和一组标签键值对唯一标识。
2. 度量指标（Metrics）：
   • Prometheus 通过度量指标来衡量系统的状态。度量指标通常是数值类型，并且可以附带一组标签。
3. 拉模型（Pull Model）：
   • Prometheus 采用拉模型来收集数据，即服务器定期从配置好的目标（exporters）拉取数据，而不是目标将数据推送到服务器。
4. PromQL（Prometheus Query Language）：
   • Prometheus 提供了一种强大的数据查询语言 PromQL，允许用户进行复杂的数据查询和聚合。
5. 本地存储：
   • Prometheus 默认使用本地存储来保存时间序列数据，这使得它对故障的抵抗力很强，并且查询效率高。
6. 高可用性：
   • Prometheus 支持通过运行多个相同配置的 Prometheus 实例来实现高可用性。
7. 服务发现（Service Discovery）：
   • Prometheus 支持多种服务发现机制，可以自动发现目标，无需手动配置。
8. 标签重写（Label Rewriting）：
   • 在抓取数据时，Prometheus 允许重写或添加标签，以改变时间序列数据的元数据。
9. 数据保留（Data Retention）：
   • Prometheus 允许配置数据保留策略，以控制数据存储的时间长度。
10. 告警和通知（Alerting and Notifications）：
    • Prometheus 可以配置告警规则，当数据满足特定条件时触发告警，并通过 Alertmanager 发送通知。
11. Prometheus Server：
    • Prometheus 服务器是核心组件，负责抓取数据、存储数据、处理查询和告警。
12. Exporters：
    • Exporters 是专门用于暴露特定服务或系统指标的小型应用程序，它们将数据转换为 Prometheus 可以理解的格式。
13. Pushgateway：
    • 对于无法直接拉取的短期任务，可以使用 Pushgateway 来推送指标到 Prometheus。
14. Alertmanager：
    • Alertmanager 负责处理 Prometheus 发送的告警，包括分组、抑制、静音和发送通知。
15. 集成和生态：
    • Prometheus 拥有一个丰富的生态系统，包括各种库、客户端、集成和工具，使其易于与不同的系统和平台集成。
      这些设计特点共同构成了 Prometheus 强大、灵活且可靠的监控系统，使其在云原生和微服务架构中得到了广泛的应用。